BeGeo 2020

Gezien de actuele situatie zijn we genoodzaakt BeGeo 2020 te verplaatsen.

Nieuwe datum is 27 oktober 2020.
We danken jullie voor het begrip en wensen iedereen veel positivisme in tijden van Corona.
 

Les nuages de points intelligents.

by Florent Poux
Université de Liège

Les technologies de télédétection - LiDAR aéroporté, scanner laser et photogrammétrie - sont fondamentales pour la création d'environnements numériques. Elles permettent de générer des nuages de points 3D décrivant la réalité géométrique de paysages, de villes, de réseaux d'infrastructures et de sites. Ces géo-données sont ensuite déclinées différemment suivant la myriade d’applications les mettant à profit. Par exemple, nous pouvons utiliser ces données comme référence pour la navigation de voitures et de robots autonomes, comme calque pour la création de plans d’intérieurs et la construction de bâtiments, comme support pour la modélisation de l'environnement et la prévision d'incidents... Les applications sont nombreuses, et potentiellement croissantes si l'on considère les nuages de points comme des « actifs » de la réalité numérique. Cependant, cette expansion se heurte à de fortes limites technologiques, principalement dues au manque d'information sémantique au sein des ensembles de points. L’intégration de sources de connaissances est encore un processus chronophage et très manuel, souffrant d'une interprétation humaine sujette à l'erreur. Cela met en évidence un besoin important d'analyse des données liée au domaine pour créer une information cohérente et structurée. La thèse tente clairement de résoudre les problèmes d'automatisation dans le traitement des nuages de points pour créer des environnements intelligents, c'est-à-dire des copies virtuelles qui peuvent être utilisées/intégrées dans des services de raisonnement totalement autonomes. Sont abordée les questions associées à l'extraction de connaissances, la structuration, la visualisation et l'interaction avec les systèmes cognitifs de décision. Nous proposons de relier les propriétés géométriques des nuages de points avec les connaissances formalisées en graphes pour extraire rapidement une information pertinente. La thèse présente le concept de « Smart Point Cloud (SPC) » (vidéo : https://www.sciences.uliege.be/cms/c_5304502/en/florent-poux-est-le-laureat-du-4e-prix-euro-sdr) qui sert d'architecture interopérable et modulaire pour un traitement unifié.